論文の概要: Scene-centric vs. Object-centric Image-Text Cross-modal Retrieval: A Reproducibility Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05174v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 14:08:55.299373
• Title: Scene-centric vs. Object-centric Image-Text Cross-modal Retrieval: A Reproducibility Study
• Title（参考訳）: Scene-centric vs. Object-centric Image-Text Cross-Modal Retrieval: Reproducibility Study
• Authors: Mariya Hendriksen, Svitlana Vakulenko, Ernst Kuiper, Maarten de Rijke
• Abstract要約: クロスモーダル検索(CMR)アプローチは通常、オブジェクト中心のデータセットに焦点を当てる。 本稿では、データセットの種類によって異なる結果とそれらの一般化性に焦点を当てる。 アーキテクチャの異なる2つの最先端CMRモデルを選択する。 これらのデータセットから選択したモデルの相対的性能を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.945088884682896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most approaches to cross-modal retrieval (CMR) focus either on object-centric datasets, meaning that each document depicts or describes a single object, or on scene-centric datasets, meaning that each image depicts or describes a complex scene that involves multiple objects and relations between them. We posit that a robust CMR model should generalize well across both dataset types. Despite recent advances in CMR, the reproducibility of the results and their generalizability across different dataset types has not been studied before. We address this gap and focus on the reproducibility of the state-of-the-art CMR results when evaluated on object-centric and scene-centric datasets. We select two state-of-the-art CMR models with different architectures: (i) CLIP; and (ii) X-VLM. Additionally, we select two scene-centric datasets, and three object-centric datasets, and determine the relative performance of the selected models on these datasets. We focus on reproducibility, replicability, and generalizability of the outcomes of previously published CMR experiments. We discover that the experiments are not fully reproducible and replicable. Besides, the relative performance results partially generalize across object-centric and scene-centric datasets. On top of that, the scores obtained on object-centric datasets are much lower than the scores obtained on scene-centric datasets. For reproducibility and transparency we make our source code and the trained models publicly available.
• Abstract（参考訳）: クロスモーダル検索(CMR)へのほとんどのアプローチは、オブジェクト中心のデータセット、つまり各ドキュメントが1つのオブジェクトを描写または記述すること、またはシーン中心のデータセットに焦点を当てている。 我々は、ロバストなcmrモデルが両方のデータセットタイプをまたいでうまく一般化するべきであると仮定する。 CMRの最近の進歩にもかかわらず、結果の再現性と、異なるデータセットタイプにわたるそれらの一般化性は、これまで研究されていない。 我々はこのギャップに対処し,オブジェクト中心およびシーン中心のデータセット上での評価において,最先端のcmr結果の再現性に注目する。 アーキテクチャの異なる2つの最先端CMRモデルを選択します。 (i)CLIP、および (ii)x-vlm。 さらに,シーン中心のデータセットを2つ,オブジェクト中心のデータセットを3つ選択し,これらのデータセット上で選択したモデルの相対性能を決定する。 先行するcmr実験の結果の再現性,再現性,一般化性に注目した。 実験が完全に再現可能で複製可能でないことが分かりました。 さらに、相対的なパフォーマンス結果は、オブジェクト中心およびシーン中心のデータセットで部分的に一般化される。 さらに、オブジェクト中心のデータセットで得られるスコアは、シーン中心のデータセットで得られるスコアよりもはるかに低い。 再現性と透明性のために、ソースコードとトレーニング済みモデルを公開しています。

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